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民族舞蹈數(shù)據(jù)組織與檢索技術(shù)研究

發(fā)布時間:2016-09-21 20:22

  本文關(guān)鍵詞:民族舞蹈數(shù)據(jù)組織與檢索技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《南京大學(xué)》 2015年

民族舞蹈數(shù)據(jù)組織與檢索技術(shù)研究

陳松樂  

【摘要】:通過運動捕獲技術(shù)對具有鮮明民族風(fēng)格和地方特色的民族舞蹈進行數(shù)字化存儲、共享和重用將為推動中國特色的動漫產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展發(fā)揮重要作用。隨著種類繁多、風(fēng)格各異的民族舞蹈數(shù)據(jù)的采集,如何對民族舞蹈數(shù)據(jù)進行合理組織以支持探索式瀏覽以及如何有效實現(xiàn)檢索是民族舞蹈數(shù)據(jù)得以重用的關(guān)鍵問題。因此,將模式識別、人工智能以及人機交互等技術(shù)結(jié)合起來,建立有效的民族舞蹈數(shù)據(jù)組織和檢索機制也必然成為學(xué)術(shù)界需要解決的重要研究課題之一。本文以三維動漫為應(yīng)用背景,以支持用戶從民族舞蹈數(shù)據(jù)資源庫中快速準(zhǔn)確地獲取所需資源為目標(biāo),根據(jù)民族舞蹈專業(yè)性、局部細(xì)分多樣性、組合結(jié)構(gòu)復(fù)雜性三個特點,對民族舞蹈數(shù)據(jù)組織和檢索技術(shù)進行了深入的研究。本文的創(chuàng)新性成果主要包括以下幾個方面:1)提出了一種基于定量與定性方法相結(jié)合的尺度可變民族舞蹈數(shù)據(jù)組織方法。在數(shù)據(jù)抽象上,該方法引入基于定量分析的層次近鄰傳播算法對姿態(tài)進行多層聚類,數(shù)據(jù)抽象的結(jié)果具有明確的從細(xì)節(jié)到抽象的層次,從而更符合人的認(rèn)知上的數(shù)據(jù)抽象層次概念。在近鄰構(gòu)建上,該方法引入基于四元組定性分析的系統(tǒng)生成樹算法,通過多種距離度量的融合來推斷姿態(tài)之間的拓?fù)浼s束,從而能夠為同一抽象層次不同聚類獲得更為可靠的近鄰。在數(shù)據(jù)可視化上,該方法提出了一種以系統(tǒng)生成樹為中心的三維姿態(tài)可視化分析方法,通過樹視圖和分離度視圖兩種模式,能夠幫助用戶快速定位目標(biāo)資源。該方法能夠有效地支持對民族舞蹈數(shù)據(jù)資源庫進行探索式瀏覽,較好地解決了民族舞蹈專業(yè)性帶來的初始檢索階段查詢概念模糊及難以獲取查詢實例問題。2)提出了一種基于姿態(tài)時空相對特征的民族舞蹈數(shù)據(jù)實例檢索方法。該方法提取姿態(tài)中關(guān)節(jié)形成的點、線、面幾何元素之間的相對空間位置及其變化的度量作為民族舞蹈運動內(nèi)容表示。關(guān)節(jié)形成的點、線、面幾何元素集合是不同舞蹈動作模式對應(yīng)的局部區(qū)域的最小構(gòu)成單元(局部性),而點、線、面幾何元素之間的角度與距離等度量從不同方面反映了最小構(gòu)成單元之間的相對空間位置關(guān)系(細(xì)節(jié)性),通過不同局部區(qū)域包含的不同類型特征的權(quán)重組合能夠表達廣泛的舞蹈動作模式(多樣性),姿態(tài)時空相對特征較好地適應(yīng)了民族舞蹈局部細(xì)分多樣性特點。在姿態(tài)時空相對特征內(nèi)容表示的基礎(chǔ)上,該方法采用動態(tài)時間彎曲作為相似度匹配算法,較好地解決了運動數(shù)據(jù)匹配的時間形變問題。該方法還采用基于類間類內(nèi)差比值的特征權(quán)重調(diào)整機制動態(tài)調(diào)整相似度計算中特征的權(quán)重,初步實現(xiàn)了用戶檢索意圖的動態(tài)捕獲,形成了基于實例的民族舞蹈數(shù)據(jù)檢索完整框架。3)提出了一種以最小化經(jīng)驗排序損失和最大泛化損失為學(xué)習(xí)目標(biāo)的民族舞蹈數(shù)據(jù)檢索相關(guān)反饋方法。民族舞蹈數(shù)據(jù)是一種變長多變量時間序列數(shù)據(jù),為適應(yīng)其彈性匹配需求、高維性以及難以采用統(tǒng)一特征空間進行表示的特點并解決相關(guān)反饋的實時性要求問題,該方法采用KNN-DTW算法作為RankBoost集成學(xué)習(xí)的弱排序器。為解決在小樣本學(xué)習(xí)環(huán)境下的過擬合問題,該方法提出了最小化經(jīng)驗排序損失和最大泛化損失學(xué)習(xí)目標(biāo)并對RankBoost算法進行擴展以實現(xiàn)該集成學(xué)習(xí)目標(biāo)。該方法有效地緩解了民族舞蹈數(shù)據(jù)檢索中的語義鴻溝問題以及組合結(jié)構(gòu)復(fù)雜性帶來的檢索意圖難以表達問題。從原理上來說,該方法提出的最小化經(jīng)驗排序損失和最大泛化損失學(xué)習(xí)目標(biāo)并不受具體反饋學(xué)習(xí)算法的限制,也同樣適用于其它類型的多媒體信息檢索,具有很強的適用性與擴展性。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.3
【目錄】:

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